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ModelArts平臺: 小篆/行書/楷書……認我,你怕了嗎?

上傳:花梨     來源:信息存儲服務     日期:2019-2-2

[摘要]  
   1月30日,ModelArts已經結束了為期兩個月的全球公測階段,宣布正式上線,為新用戶提供了價值約400元的免費試用包體驗ModelArts
 
[正文]    

   春節長假正式進入倒計時,各位小伙伴是不是已經盤算好了去哪里一浪?你是回到青山綠水的家鄉被“催”,還是在燈紅酒綠的都市里找“堵”?

   但要說這外出旅行,最尷尬的事情,“不認字”絕對是其中之一。

   這個“不認字”說的可不是日常使用的漢字,更不是“煢煢孑立,沆瀣一氣,踽踽獨行,醍醐灌頂”,畢竟咱都是受過教育(刷過抖音)的文化人。

   但是這名勝古跡、風景園林里的字實在是太難認,比如曾經爆紅網絡的我國書法界“四大奇觀”:

   被認成“采藥超人”的“大道無為”……

   明明是“賓至如歸”,越看越像“婦女之寶”……

   不是“坐月子”更不是“坐尺子”,而是“千人坐”!

   到底是什么想象力,才能把“勤能補拙”誤認成“杜甫能動”啊!

   如此看來,上到書法名家的親筆提匾,下至自然景觀的刻字石碑,書法的背景、字體都如此多樣化,“認字”的人可能真沒有幾個。

   雖然你對這些字看不出個所以然,這屆程序員們卻get了“漲姿勢”的新方法……

   前不久,2019 數字中國創新大賽全面開賽。華為作為大賽的出題方之一,提出了“文化傳承——漢字書法多場景識別”的賽題。參賽者將進行AI模型訓練與應用開發,實現書法字體的自動、實時、準確識別。

   現如今人工智能技術發展迅猛,在手寫中文識別方面也已經有了很大的突破。華為的技術工程師中也有書法愛好者,大家頭腦風暴后提出了使用文字識別服務(OCR)來識別書法藝術這個賽題的想法。

   目前,華為云EI的文字識別服務(OCR)已應用到多個行業,實現信息高效精準的數字化。例如,在物流業,幫助德邦等物流公司識別快遞單;在醫療業,幫助醫療機構識別各種醫學化驗單;在金融業,幫助保險公司識別各種保單等。

   此外,作為本次大賽的“兼任導師”,華為云還送給了選手們一款參賽必備神器 ——一站式AI開發平臺ModelArts。ModelArts主打一站式、全流程、易用、高效、便捷……可以說是“AI開發者的福音”。

   為什么這么說?隨便舉個例子。早前,斯坦福大學最新公布的DAWNBenchmark成績排名中,在圖像識別(ResNet50-on-ImageNet,93%以上精度)的總訓練時間上,ModelArts以9分22秒的成績,拿下全球第一,大幅領先于其他選手。

   那ModelArts又是何方神圣?概括來說,它是華為云面向AI開發者最新推出的一站式全流程開發平臺。具體來說,它可以提供海量數據預處理及半自動化標注、大規模分布式訓練、自動化模型生成,及端-邊-云模型按需部署能力,幫助用戶快速創建和部署模型,管理全周期AI工作流,可實現更低成本、更快速度、更極致的體驗。

   對于行業以及開發人員來說,這個也不難理解。在華為云“普惠AI”的大旗之下,ModelArts也成為踐行該理念的一把利器,真切地為AI開發者提供通往AI化的普惠之路。

AI開發者之幸:將簡單易用進行到底

   說了那么多,也是時候來體驗一下這個以藝術之名,面向AI開發者的ModelArts真正的實力了。

   作為一個媒體工作者(開發小白),前段時間我也試圖體驗了一番這個簡單易用的平臺。

   首先我們進入ModelArts官方首頁,點擊立即使用,就進入了看似高深,實則可以零門檻上手的體驗過程。


   首次進入,我們會看到幾組懸浮的指引提示,標注著各個功能板塊。在自動學習模塊,你無需寫代碼,只需要上傳數據,自動學習的UI向導就能引導你完成數據標注,并且自動訓練出高質量的模型。

   具體可分為上傳數據>圖片標注>自動訓練>一鍵部署幾大步驟。

   我們以圖像分類,即識別一張圖片中是否包含某種物體為例具體展開。

   最近某個大神級的人物在朋友圈分享了一句話,叫「你未看此花時,此花與汝心同歸于寂;你來看此花時,則此花顏色一時明白起來。」頗有哲理,我們這次訓練的目標就拿花來入手。

   此次訓練我們無需豐富的數據集,只是因為在ModelArts的市場板塊里已經備好多個強大的數據集供我們測試使用。

   在市場板塊中,我們找到了諸多已經準備好的API、模型和數據集,其中就有一個名為“Flowers-Data-Set”的數據集,我們將其直接導入我的數據集,完成第一步數據準備工作。

   值得一提的是,在整個過程中,都會有一份詳細的堪稱葵花寶典式的用戶指南,詳盡的闡釋著每個細節。

   有了數據,下一步就到了訓練模型環節,也就是訓練作業。

   作為新手,我們根據操作指南填寫以上看似陌生的數據參數,填寫完成后,點擊創建即進入了訓練的過程。

   我們注意到整個訓練過程用時11分31秒。

   模型訓練完成后,可以創建預測作業,將模型部署為在線預測服務。 同樣填寫和選擇一些參數和數據。最后模型狀態為“正常”,表示創建成功。單擊部署-在線服務,創建預測服務。

   在預測服務階段,即可上傳所需要識別和檢測的圖片來進行測試了。

   不用懷疑,以上體驗正是來自于一個文字工作者,也就是毫無代碼和開發能力的小白用戶。正是得益于簡單易用的平臺特性和指導手冊的“保姆式”教學,我完成了的AI開發的經典路徑:從數據準備到訓練模型,再到最后的模型部署和測試。

   你無需知道過程中的那些生僻的參數代表什么意思,直接根據流程指引即可完成開發流程。這正是這個叫ModelArts的平臺所迸發出的魅力和吸引力。

   如此不難看出,ModelArts上手快、訓練快、上線快,從數據到自動學習、再到訓練和部署樣樣精通,圖像識別、視頻分析、語音識別、產品推薦、異常檢測等場景全部適用,傳說中的極致性能真不是浪得虛名。

   1月30日,ModelArts已經結束了為期兩個月的全球公測階段,宣布正式上線,為新用戶提供了價值約400元的免費試用包體驗ModelArts。

   如果你在為模型訓練時間長苦苦掙扎,因為沒有適用的數據集而放棄關于人工智能的小創意,那么就讓華為云ModelArts來匹配你無處安放的才華吧~

   (新聞稿 2019-02-02)


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